通用汽車發佈中央計算平臺：聯手NVIDIA Thor，2028年實現「脫眼」駕駛

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美國汽車巨頭#通用汽車（General Motors）(*以下簡稱GM)為其智能化下半場，投下了一顆重磅炸彈。在近日於美國舉行的「GM Forward」技術發佈會上，GM正式公佈了其下一代集中式計算平臺（centralized computing platform）的開發細節，並給出了明確的時間表：2028年，該平臺將首次搭載於凱迪拉克純電SUV「ESCALADE IQ」上，並率先實現「脫眼（...

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platform）的開發細節，並給出了明確的時間表：2028年，該平台將首次搭載於凱迪拉克純電SUV「ESCALADE IQ」上，並率先實現「脱眼（Eyes-off）」駕駛功能 。這一平台的發佈，不僅是GM在自動駕駛和智能座艙領域的一次技術躍進，更標誌着其整車電子電氣（E/E）架構，正從當前的分佈式或域控制器架構，向真正的「中央大腦」時代邁進 。核心架構：NVIDIA Thor驅動的「中央大腦」與「數據聚合器」新平台的核心，是一個由英偉達下一代車載處理器「Thor」驅動的、液冷式中央計算單元 。但其架構的精妙之處，在於GM並未將全車數百個傳感器和執行器直接連接到這個「大腦」上，而是設計了三個「數據聚合器（aggregators）」作為中間層 。工作原理：這三個聚合器的唯一任務，是收集全車傳感器信號，將其統一轉換為數字語言，再發送給中央大腦；同時接收來自大腦的指令，並將其傳遞給相應的硬件執行 。職責劃分：關鍵在於，這些聚合器本身不執行任何控制邏輯或機器學習推理 。所有的「智慧」——無論是車輛控制、功能安全還是AI運算——都完全集中在基於NVIDIA Thor的中央計算平台上執行 。這種架構帶來的直接好處是大幅簡化了整車設計，並顯著減少了車輛ECU模塊的數量 。GM宣稱，新平台將帶來10倍的OTA無線更新能力、1000倍的帶寬，以及高達35倍的AI性能提升 。GM新舊電子電氣架構對比圖戰略目標一：從「解放雙手」到「解放雙眼」新平台最核心的應用，是推動其自動駕駛能力的代際跨越，即從當前的「解放雙手（Hands-off）」進化到「解放雙眼（Eyes-off）」。GM的底氣，源於其在輔助駕駛領域長達十年的技術積累。其現有的「Super Cruise」超級巡航功能，已在北美超過60萬英里（約96萬公里）的高精地圖覆蓋道路上，實現了可靠的「脱手」駕駛 。GM強調，截至目前，用户已使用該功能行駛超過7億英里（約11.2億公里），且未發生任何由該系統直接導致的事故。正是基於這份龐大的真實世界數據和安全記錄，GM計劃將其成熟的脱手駕駛技術與為「脱眼」駕駛設計的全新安全系統相結合，在2028年實現更高階的自動駕駛體驗 。搭載新平台的凱迪拉克ESCALADE IQ戰略目標二：全面擁抱對話式AI在智能座艙領域，新平台強大的AI算力，將全面支持下一代對話式人工智能。短期（2026年）：GM計劃在其車型中，率先搭載基於谷歌AI大模型「Gemini」的對話式AI助手 。長期規劃：未來，GM計劃推出為自身車輛定製開發的、獨有的車載AI 。這些AI助手將能夠與用户進行真正自然的對話，例如解釋新車功能、預警潛在的保養問題、或是在規劃的路線上推薦最合適的晚餐地點 。「橙芯」視點通用汽車此次發佈的中央計算平台，其重要性不僅在於「2028年實現脱眼駕駛」這一具體功能，更在於它清晰地展示了這家百年車企，在SDV時代所選擇的一條獨特且務實的「第三條路」。這是對整車E/E架構的一次徹底重構。 與當前主流的「域控制器」架構不同，GM的「中央大腦 + 數據聚合器」模式，是一種更徹底的集中化。它將「思考」（計算與控制）和「感受與執行」（數據採集與指令下發）進行了清晰的物理分離。這種架構一旦成功，將極大地降低未來軟件開發的複雜性，並加速新功能的部署，是真正面向「軟件定義汽車」的設計。這是在「自研」與「外購」之間的一次精明平衡。 面對特斯拉全棧自研的壓力，GM沒有選擇從零開始設計自己的SoC芯片，這條路成本高昂且風險巨大。相反，它選擇與當前車載計算領域的「最強王者」-英偉達-進行深度綁定，直接採用其最頂級的Thor芯片作為算力基石。同時，GM將自身的研發力量，聚焦於定義整車架構（聚合器模式）、打磨核心軟件和建立安全冗餘體系上。這是一種「專業分工」的思路，即將最擅長的事情交給最專業的夥伴，自身則專注於定義產品和整合系統。這是傳統車企「工程主義」的迴歸。 2028年的時間表，在習慣了互聯網速度的觀察者看來或許略顯保守。但這恰恰反映了傳統車企在面對自動駕駛等事關生命安全的功能時，所秉持的嚴謹開發與驗證流程。基於Super Cruise十年、7億英里的安全數據，再邁向「脱眼駕駛」，這條路徑雖然漫長，但卻堅實。對於中國的汽車產業而言，GM的這一選擇提供了一個極具價值的參照系。它證明了，在通往智能汽車終局的道路上，並非只有「特斯拉式」的全棧自研一條路可走。如何在全球範圍內整合最頂級的技術資源，並將其與自身對汽車工程的深刻理解相結合，同樣可能成為一條通往成功的康莊大道。互動探討對於未來的中央計算平台，您認為哪種模式將最終勝出？是特斯拉式的、從芯片到軟件的完全垂直整合模式，還是通用汽車所選擇的、與頂級芯片供應商深度合作的「專業分工」模式？","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"1","news_tag":"corporation,productRelease","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}